Искусственный интеллект помог «Ленте» снизить списания

Одна из крупнейших мультиформатных розничных сетей России сообщила о масштабировании на магазины всех своих форматов автоматизированной системы прогнозирования спроса на регулярные и промотовары. По словам компании, уже на начальном этапе новая технология помогла ей за год снизить списания на 4%. При этом на 5% увеличился рост показателей доступности акционных товаров.

«Анализ и прогнозирование спроса на товары выполняют мультипараметрические модели, которые основываются более чем на 100 факторах: параметры магазинов, характеристики товаров, чеки, цены, планируемые промоакции, товары-аналоги и прочее. Расчеты происходят с использованием динамического вычислительного кластера Azure Databricks и модели больших данных Azure Data Lake Storage», – прокомментировали в пресс-службе «Ленты».

Ритейлер также заметил, что централизация заказа в рамках одной службы обеспечила связку прогноз-заказ и повысила качество работы с обратной связью. Прежде заказы приходилось формировать вручную сотрудникам магазинов.

Переработка 24 процессов и 13 коммуникационных потоков позволила «Ленте» тиражировать новое решение на 254 своих гипермаркета в 10 этапов. На всё это ушло менее года.

Как отметил директор по управлению цепочками поставок Игорь Овсиенко, повышение качества прогноза улучшает такие бизнес-показатели, как доступность, продажи, списания и оборачиваемость товарного запаса. Уникальность примененного решения управленец видит в том, что компания добилась хороших результатов по снижению списаний не только товаров регулярных продаж, но и участвующих в промо. В перспективе в «Ленте» по мере развития технологий ожидают дальнейший рост бизнес-эффекта.

Ранее iot.ru опубликовал специальный материал, посвященный умному ритейлу. В статье рассматриваются решения от смарт-тележек и интеллектуальных зеркал до «беспилотных» магазинов.

Чтобы оперативно получать наши новости в удобном формате, подписывайтесь на наш Telegram-канал.